基于图像处理技术的定向管平行度测量

基于图像处理技术,探讨了一种火箭炮定向管平行度的测量方法,论述了该方法的测量原理和图像预处理过程中的图像增强、二值处理、边缘提取和几何校正等处理方法,给出了定向管平行度误差的计算方法。     

稳像观察镜Z轴测量图像采集光学系统设计

提出一种明显改善稳像观察镜Z轴测量环境的新型检测装置,该装置将测试靶面及光学系统集成在一个平行光管内,减小了检测设备体积和调校环节, 提高了工作效率,对改进稳像观瞄系统参数的测量有一定的参考价值。     

海面多径环境下雷达目标俯仰角测量提取的研究与应用

在单脉冲测角体制下,由于多径回波信号的干扰,极大地影响了雷达对低空目标俯仰角的测量。通过对多路径反射环境模型分析,同时考虑镜面反射和漫反射的干扰,得出了岸、海基单脉冲雷达低空目标跟踪时俯仰角测量误差的产生原因,将传统的多目标分辨算法(C2算法)与偏差补偿技术相结合应用于低角多径环境下偏轴跟踪目标俯仰角的测量,弥补两种算法各自的不足。在给定的测量环境下对不同高度目标进行仿真,得到良好的仿真结果,表明两种算法结合使用,可较大地提高低空目标偏轴跟踪俯仰角的测量精度。并将其应用于某型雷达对掠海巡航飞行目标测量数据事后俯仰角的提取,与雷达实时输出的俯仰角测量数据相比,验证了该算法的有效性和可实施性。     

DN150装配式管线涡街流量检测装置研制

涡街流量检测技术是振动式流量仪表中应用最广泛的一种,具有测量范围宽、精度较高、重复性好、可靠性高、不受介质物性和组分变化影响、不需精细过滤、流阻小等一系列优点,特别适合在装配式输油管线上应用.介绍了DN150装配式管线涡街流量检测装置,重点介绍研制中解决的几个关键技术问题.     

基于坐标转换的卡尔曼交互式多模型滤波算法

为解决舰炮火控系统中在笛卡尔坐标系中测量信息的互相关性,分析了目前舰炮火控系统中所用到的坐标系及其坐标变换,在瞄准线坐标系内建立了自适应滤波的交互式多模型算法,能够充分利用跟踪传感器的量测信息,在卡尔曼滤波中具有较强的自适应能力,通过与标准交互式多模型算法的对比验证,自适应交互式多模型算法在计算精度上明显好于标准交互式多模型算法。     

一种能考虑动升力影响的高速艇迎浪纵向运动的数学模型

根据高速艇在静水及波浪中运动的特点,提出了高速艇迎浪纵向运动的基本假设,建立了能考虑动升力影响的高速艇迎浪纵向运动基本方程,并提出了高速艇迎浪纵向运动预报的一种新方法(滑航法),编制了理论预报程序,进行了模型试验验证研究.结果表明,中高航速时,滑航法可用于高速艇迎浪纵向运动的预报.     

基于BP神经网络的极移预报*

为了提高地球定向参数极移的预报精度,建立了一个极移数据预报模型。利用傅里叶分析研究插值基础序列的周期特性,验证了基础序列重采样的可行性,提取插值基础序列数据的趋势项,利用多输入-单输出BP神经网络建模预报不同跨度的残差序列,合并趋势项和残差序列得到最终的极移预报。预报结果表明,选取合适的插值基础序列得到的预报极移精度较高,此BP神经网络能够有效地应用于地球定向参数极移的预报。     

BP神经网络在极移预报中的应用

为了提高地球定向参数极移的预报精度,建立了一个极移数据预报模型。利用傅里叶分析研究插值基础序列的周期特性,验证了基础序列重采样的可行性,提取插值基础序列数据的趋势项,利用多输入-单输出反向传播(Back Propagation,BP)神经网络建模预报不同跨度的残差序列,合并趋势项和残差序列得到最终的极移预报。预报结果表明,选取合适的插值基础序列得到的预报极移精度较高,此BP神经网络能够有效地应用于地球定向参数极移的预报。     

视觉惯性导航系统初始化方法综述

视觉惯性导航系统通过初始化,对尺度信息、重力向量、速度、惯性传感器偏差等一系列状态估计所需参数进行快速求解,以提升系统后续导航定位与环境感知的准确性。根据传感信息耦合方式,视觉惯性导航系统初始化方法可以分为三类:联合初始化、非联合初始化和半联合初始化。基于现有研究工作,从基础理论、发展与分类、现有方法、性能评估四个方面展开,对目前主流的初始化方法进行综述,并总结视觉惯性导航系统初始化领域未来的发展趋势,有利于对视觉惯性导航系统初始化方法形成总体性了解并把握其发展方向。     

高精度液压系统压力波传递速度在线测量试验

管内流体压力波传递速度是分析研究液压系统稳定性和动态品质的基础物理参数。从传输管路波动方程出发,推导三传感器测量原理,引入Foster等价剪切系数模型,对液压管路中各种影响因子进行高精度估计,采用Newton-Raphson迭代法减小数据处理误差,精确计算压力波传递速度。基于理论推导,搭建液压管路压力波传递速度在线测量试验平台,用MATLAB软件编程,实现了液压系统多种工况下压力波传递速度的精准测量与计算。试验结果表明：系统在典型的工作压力20 bar、50 bar、75 bar和100 bar下,压力波传递速度大约分别为1 320 m/s、1 338 m/s、1 363 m/s、1 380 m/s,所测结果在置信水平为95%的波速区间内误差在±1%范围内;管路压力波传递速度大小随工作压力的升高而增大,并依据试验结果给出了二者之间的函数关系;精确计算压力波传递速度需考虑管路材料对系统柔性的影响。试验和分析结果对液压系统管路压力波传递速度在线测量和预估具有重要指导意义和参考价值。